信用風險評估
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信用風險評估范文第1篇
中圖分類號：F2
文獻標識碼：A
文章編號：1672-3198（2013）09-0027-02
企業信用評估和企業財務預警是企業財務管理研究的重要課題。諸多學者將兩個問題一起進行研究，這兩者之間還是有本質區別的。財務預警即財務失敗預警，是指借助企業提供的財務報表、經營計劃及其他相關會計資料，利用財會、統計、金融、企業管理、市場營銷理論，采用比率分析、比較分析、因素分析及多種分析方法，對企業的經營活動、財務活動等進行分析預測，以發現企業在經營管理活動中潛在的經營風險和財務風險，并在危機發生之前向企業經營者發出警告。信用評估本質上是對企業履約各種承諾能力和信用程度進行全面評估，預測未來償債可能性來辨識不同企業的方法。服務的對象有商業銀行、金融監管機構、與受評對象有業務往來的商業客戶以及社會公眾和投資者。
（1）定性評估方法：人工專家分析法，又被稱為古典信用分析方法，包括5C、5P、5W法，5C法指貸款申請企業或個人的道德狀況，償債能力，貸款申請企業或個人的財產狀況，可用于進行貸款申請時抵押擔保的資產價值，宏觀經濟狀況。 5W法指貸款申請人、申請貸款的使用、貸款的時間長度、擔保資產價值及還款方式。目前我國商業銀行實務中仍主要采用的信用評估分析方法。
（2）定量評估方法。
①統計方法：多元判別分析法（Multi-linear Discriminate Analysis）是較早應用于企業信用評估的多元統計方法。Altman（1968）最早提出Z-score模型對企業運營財務危機預警、企業違約預測問題進行研究，使用較少的財務比率迅速進行判斷分析，使用年度報表的數據運用財務比率進行分析：企業運營成本/平均總資產、留存收益/平均總資產、息稅前利潤總額/平均總資產、普通股股東權益合計/平均總負債、營業收入/平均總資產，并且對三十多家樣本公司進行分析，得到準確率較高的分析結果，該模型屬于貝葉斯判別，用樣本修正已有的先驗概率分布得到后驗概率分布。這篇經典論文開創了企業破產預測，財務危機預警，信用評估分析的先河。Altman（1977）在前述論文的基礎上進行了完善，又加入幾個財務比率建立ZETA模型，使用總資產收益率（利潤總額/平均總資產）、利潤增長率（利潤總額/上一年利潤總額）、利息保障倍數（息稅前利潤總額/利息費用）、留存收益/平均總資產、流動比率（流動資產/流動負債）、平均總資產、公司股票市價等財務比率，得到比簽署模型更好的分析結果。Logistic模型分析。Martin（1977）使用財務比率進行企業經營財務預警及企業貸款違約分析，使用多元統計學中的Logistic回歸方法，使用1970至1971年的報表數據從的美聯儲成員銀行5600多家中選取58家屬于財務困境，違約樣本的銀行進行分析測算，使用資產凈利率（利潤總額/平均總資產）等8個財務比率，進行分析測算，并且分析不同的信息使用者的風險偏好差異，如投資人和債權人，測算不同的風險預警系數，便于信息使用者更好地作出分析決策，得到較好的分析結果，并且使用該多元回歸模型與前述的Z-Score模型，ZETA模型測算的結果進行對比分析，得到優于前述模型的預測數據。吳世農（2001）收集我國上市公司1998至2002年A股市場的ST公司共計七十多家，收集樣本數據的時間是公司轉化成ST的年度，并且選取相關行業的七十多家作為對照組樣本，進行橫截面數據分析，選用不同的計量模型進行對比研究，主要有線性概率模型（LPM），Fisher二類線性判定，Logistic模型等多元統計方法對企業財務進行預警研究，最終結果是Logistic模型的預測準確率均高于Fisher判別分析法和LPM的準確率。于立勇、詹捷輝（2004）也使用Logistic模型，選取商業銀行的貸款企業客戶的財務數據進行信用違約的分析，得到較好的測算概率。方洪全、曾勇（2004）在銀行信用風險評估方法實證研究及比較分析中運用Logit模型分析。李志輝、李萌（2005）選取了195家上市公司為樣本，Logistic模型的準確率高于線性判別模型神經網絡模型。Junni L. Zhang（2010）運用貝葉斯加分類樹法對德國公司財務報表數據進行償債能力進行有效得分類。
②信用風險評估模型。Credit Metrics（信用計量模型）是摩根大通等美國知名金融機構采用用VaR（在險價值模型）的思路，對個人和企業的貸款以及其他金融資產進行價值估計和風險預測的計算方法。麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型（信貸組合審查模型），是改造Credit Metrics模型，考慮到周期性宏觀經濟因素，結合信用風險評級轉移和宏觀經濟變量如年度經濟增長率、市場利率、政府支出等建立關聯模型，使用蒙特卡羅技術模擬宏觀經濟周期性因素的計算得到評級轉移概率。KMV模型（Credit Monitor模型）（是美國KMV公司提出后被穆迪公司收購），該模型是可以對上市公司的信貸違約概率進行預測分析。張玲等（2004）運用KMV模型評估我國上市公司ST公司和非ST公司的信用風險后得到，改變KMV模型的相關變量可以至少提前2年預警我國上市公司的信用違約風險，并且可以提前4年進行上市公司的信用風險變化趨勢的預測。戴志鋒等（2005） 運用KMV對我國上市公司數據和某國有商業銀行非上市公司的信貸數據進行驗證，實證結果表明非上市公司模型在中國具有一定的預測能力，但預測準確率低于歐美國家。Credit Risk+模型（信用風險附加模型）是由瑞士信貸銀行金融產品部（CSFP）開發的，它是一個違約模型（Default Model）。
③人工智能方法：神經網絡。陳雄華等（2002）采用人工神經網絡模型研究企業信用等級的評估問題，按照企業樣本分為制造業和非制造業兩大類，利用偏相關分析方法建立了企業信用評級的指標體系，實驗結果表明神經網絡模型具有更好的預測準確性。于立勇（2003）收集一百多個企業作為訓練樣本，運用神經網絡模型進行信用違約風險分析，得到有效的預測結果。章忠志、符林、唐換文（2003）使用神經網絡模型，選取28個企業數據做為樣本進行分析，預測結果準確率達到90%以上。徐佳娜、西寶（2004）使用人工神經網絡模型與層次分析法（AHP）相結合建立模型對企業信用風險進行評估，預測結果說明該模型比已有的其他模型準確更高。張衛東等（2006）建立模型結合前饋型神經網絡、遺傳算法和模糊數學方法來，評估商業銀行企業客戶的信用風險，使用Matlab軟件對選取的商業銀行企業客戶數據進行測算，得到的結果表明準確率比以前的模型方法有所提高，模型更具魯棒性。夏紅芳（2007）通過與上海某商業銀行的合作，對其1999-2005年的貸款明細和公司財務數據進行了系統研究，運用粗糙集理論的約簡功能，從中選出最能反映企業信用狀況的8項財務指標，再應用模糊神經網絡方法進行信用評估，實證研究表明所提方法具有較高精度。但是使用人工神經網絡模型需要根據實際的樣本數據不斷調整系數，相對而言模型的魯棒性不夠強。戴芬（2009）根據中小企業信用評估指標體系，提出了一種基于蟻群神經網絡的評估模型。結果表明蟻群神經網絡的預測方法與傳統的BP 神經網絡預測方法相比，具有較強的泛化能力，應用在中小企業信用評估系統中具有很高的評估準確率。
整數規劃法。薛鋒（2006）選取上市公司數據，使用混合整數規劃法，建立企業信用風險評估模型進行信用風險評估，模型可以滿足非參數檢驗，也不需要樣本數據服從正態分布，可以較為廣泛的應用，經數據實際測算的結果說明，該模型魯棒性較好，預測效果較好，準確率較高。遺傳算法。薛惠鋒（2006）利用人工智能方法——GA-PSO混合規劃算法構建企業信用風險評估模型。并利用上證50若干企業的實際數據對模型進行了實證檢驗。實證結果顯示該模型能有效預測上市企業的信用風險狀況。該模型在收斂性能及預測準確率等方面優于基于傳統的多元回歸方法及GP方法的信用風險評估模型。Jonathan N. Crook（2007） 參考諸多文獻比較線形回歸（LDA），Logistic回歸，決策樹，數學規劃法，神經網絡法，遺傳算法，遺傳編程，K近鄰法，支持向量機幾種方法，認為支持向量機法的準確率相對較高。
從以上對國內外研究現狀的分析可知，盡管國內外已有許多專家學者對商業銀行客戶信用評估進行大量的研究，但在實際應用中涉及中小企業的研究較少，未考慮我國企業普遍存在的內部人控制的企業中管理者個人因素對企業信用的影響，限制了模型的適用范圍。
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信用風險評估范文第2篇
關鍵詞：信用風險評估；網絡信貸；借款人信用；人工神經網絡
中圖分類號：F832.5 文獻標識碼：B 文章編號：1674-2265（2016）12-0043-05
一、引言
P2PW絡信貸平臺憑借方便快捷、低門檻的優勢，自2006年在中國首次出現后，數量呈幾何模式快速增長。然而由于風險管控能力不足，導致問題平臺不斷出現。《中國P2P網貸風險指數快報》顯示，2016年3月末中國P2P網貸問題平臺1824家，占全國P2P網貸平臺5326家的34.25 %。究其原因，在于中國的網貸平臺規模普遍較小、發展時間較短，并不具備完善的風險防范與管理能力。網貸平臺所面臨的最大風險是借款人的信用風險，然而國內眾多平臺為搶占市場、快速上市，并沒有在風控方面做好充分準備。大多數網貸平臺缺乏完善的借款人信用風險評估體系，無法對借款人信用等級做出有效評估，導致平臺出現運營危機。2015年，中國政府開始對國內網絡信貸行業進行整改，風險控制成為網貸平臺整改的核心內容。如何準確評估借款人的信用風險，成為提升網貸平臺風險管控能力亟須解決的問題。
P2P網貸平臺信用風險問題引起了國內外學者的廣泛關注。網貸平臺信用風險揭示方面，封延會、賈曉燕（2012）認為P2P網貸是影子銀行的一種形式，暴露了中國金融風險監管的不完備。馬運全（2012）認為，將P2P網貸平臺數據接入征信系統可以最大限度地減少借款人信用風險發生的可能性。Klafft（2008）分析美國網貸平臺Prosper的數據，發現借款人信用評級越高越容易獲得貸款，逾期還款率也越低。信用風險影響因素研究方面，Herzenstein等（2008）認為借款人的債務收入比是影響信用風險的重要因素。Iyer等（2010） 提出了評估借款人信用風險的數據包括標準的銀行數據和性別、年齡等非標準數據。Barasinska（2009）認為借款人年齡、性別、種族也是影響信用風險的重要因素。Duarte等（2012）認為外貌特征都會影響借貸行為。王會娟等（2014）基于“人人貸”的數據發現，對借貸行為影響較大的是工作認證、收入認證、視頻認證和車產、房產認證等認證指標。溫小霓等（2014）以拍拍貸為例，發現借款人信用積分、性別、住宅情況也對借款結果有影響；信用風險評估方法研究方面，張墨（2015）總結了 P2P 網貸個人信用評價的方法――層次分析法、主成分分析法、因子分析法、神經網絡模型法等。張巧良（2015）應用層次分析法對網貸平臺風險進行了評價。王保乾和王婷（2016）運用基于層次分析的模糊綜合評價分析了大數據對網貸信用評估的影響。于曉虹和樓文高（2016）認為層次分析法、主成分分析法、因子分析法等方法均不太適合于P2P網貸個人信用評價與預警建模研究。Angelini等人（2008）開發了兩個神經網絡系統來進行信用風險評估，通過對意大利某小型企業的實證研究，表明神經網絡適用于評估借款人違約風險。朱毅峰（2008）認為神經網絡方法的優勢在于對樣本數據的分布沒有要求，并降低了對差企業的誤判率。
綜上所述，網絡信貸的信用風險評估在國內外的研究均取得了一定的進展。但已有研究往往將關注的焦點放在對信貸平臺的風險評估，對借款人信用風險的關注度不夠，對P2P網貸平臺借款人信用風險的分析也大多采用定性分析法、層次分析法等帶有一定主觀性的方法，難以客觀、全面地反映借款人信用的真實情況。基于此，本文從P2P網貸平臺借款人信用角度出發，分析網貸平臺借款人信用同個人基本信息的關系，篩選影響借款人信用等級評估的指標因素，選擇在信用風險評估中可以解決非線性、不確定性變量關系的人工神經網絡模型，對網貸平臺的借款人信用風險評估進行實證分析。
二、網貸平臺借款人信用風險評估指標的選取
P2P網絡信貸的特點之一是網貸平臺要求借款人提供的個人信息較為簡單，一般包括身份信息、基本資產狀況、年齡、學歷等個人基礎情況。通過第三方認證平臺對借款人提供的信息進行認證，根據認證后的信息對借款人的信用等級進行評定，并將信息及評級結果公布在網站上，供貸款人參考。
根據國內目前各大網貸平臺對借款人的審核要求，一般需要借款人提供身份證、是否購車、基本資產情況、收入情況、婚姻狀況、文化程度、住房條件等資料信息，國外一些平臺對借款人審核的條件還包括種族、性別、外貌長相、體重等信息。借鑒國內外P2P網貸平臺信用評價指標的選取情況，考慮P2P網貸平臺借款人的特點及平臺業務需求，本文選取借款人年齡、住房、購車、收入、婚姻、文化程度、歷史信用記錄、性別、上傳照片（代替外貌特征）、居住區域等信息指標，作為網貸平臺借款人信用風險評估指標。由于所選指標部分是非數值變量，為了能準確地分析這些變量對借款人信用風險的影響，將性別、住房、地區等設為虛擬變量，將部分指標進行虛擬量化，量化結果如表1所示。
（一）年齡
網絡信貸借款人的年齡主要集中在20―60歲之間，年齡較小的借款人儲蓄能力較低，缺少良好的消費習慣，其違約風險較高；年齡較大的借款人收入水平較低、突發消費較多，其違約風險也相對偏高。因此年齡在34―45歲之間、擁有穩定工作收入的借款人信用較好，違約風險低。
信用風險評估范文第3篇
[關鍵詞] 消費信貸 信用風險 項目風險管理 風險評估
在擴大內需和應對通貨緊縮的過程中，從1999年起，我國啟動個人消費信貸政策。自此信用消費逐步浮出水面，住房按揭、汽車貸款、教育貸款、信用卡等各種個人消費貸款的規模不斷迅速擴大。在消費信貸熱不斷升溫的形勢下，各商業銀行均把發展消費貸款作為未來發展戰略的重要組成部分。消費信貸的蓬勃發展以及消費信貸業務風險與回報相對應的客觀規律，使商業銀行等授信機構在追逐巨額利潤的同時，不得不面對巨大的潛在不良貸款風險，從而信用風險管理逐漸成為商業銀行個人消費信貸管理的一個核心領域。
信用風險是我國商業銀行長期以來面臨的最主要風險，貸款質量決定著商業銀行的生存與發展。因此，借鑒國外先進經驗，開展個人信用評估研究，建立符合我國國情的個人信用評估模型，客觀、全面、準確地評估消費者的還款能力和還款意愿，識別信貸申請人的個人信用風險，對信用風險進行有效的防范和控制管理具有重要的現實意義。
一、項目風險管理與個人信用風險評估的內涵
風險管理是項目管理的一部分，目的是保證項目總目標的實現。項目風險管理是為了最好地達到項目的目標，識別、分配、應對項目生命周期內風險的科學與藝術,是一種綜合性的管理活動。項目風險管理的目標可以被認為是使潛在機會或回報最大化，使潛在風險最小化。
風險識別、風險估計和風險評價是項目風險管理的重要內容。在此基礎上隨時監控項目的進展，注視風險的動態，一旦有新情況，馬上對新風險進行識別、估計和評價，并采取必要的行動，妥善地處理風險事件造成的不利后果，這就是項目風險管理的全過程。
在實踐中，此全過程可以劃分為風險分析和風險管理兩個階段。其中風險分析包括風險識別、風險估計和風險評價。在信用風險管理中，信用風險評估是基礎和關鍵。
個人信用風險評估就是通過建立針對不同客戶類別的信用評估數學模型，運用科學合理的評估方法，在建立個人信用檔案系統的基礎上，對每一位客戶的信用資料內容進行科學、準確的信用風險評估。個人信用評估的自動化加速了整個信貸決策過程，申請人可以更加迅速地得到答復，提高了操作的效率。
對個人信用進行科學評估，建立科學的信用評估體系，是發展個人消費信貸、個人金融、家庭理財等業務的必然選擇。信用評估可以較精確地估計消費信貸的風險，給貸款人提供了一個可靠的技術手段，避免不良貸款，控制債務拖欠和清償。個人信用評估可以使貸款人更加精確地界定可以接受的消費信貸的風險，擴大消費信貸的發放。
二、個人信用風險評估體系的現狀及存在的問題
在我國，個人信用風險評估體系尚不健全，個人信用長期沒有評估，良好的信譽沒有得到合理的優惠，欠債不還也沒有受到相應的懲罰，使我國的個人信用較為脆弱，個人資信程度降低。
缺乏完善的消費者個人信用評估體系導致存在如下問題：
1.貸款審批時間延長、手續復雜。由于個人信用等級的核定不科學，經辦人員為了保證信貸質量，控制信貸風險，必然會采取許多非常規手續來再核定消費者的信用級別。如延長與消費者的面談時間、仔細鑒別消費者提供材料的真實性和消費者有無惡意借貸行為前科或惡意借貸意圖等等。這些措施的執行，固然減少了風險的發生，但也不可避免地增加了申請消費貸款的手續，延長了審批時間。
2.導致非個人因素的信貸風險。消費信貸的特點是單筆業務數量小，但整體業務數量大，這樣有限的銀行消費信貸人員必須面對大量的消費信貸客戶，形成了一個客戶經理必須同時與幾十個，甚至上百個客戶打交道的局面。面對個體差異很大的消費信貸客戶群體，單憑客戶經理的工作經驗，很難避免判斷失誤的情況發生，這樣一來就導致了非個人因素的信貸風險。
3.影響消費者申辦消費信貸的積極性。銀行提供給消費者的是金融資金和附加價值即優質的金融服務。由于缺乏消費者個人信用評估體系，商業銀行不可避免的采取多種措施來防止內部和外部可能存在的安全漏洞，但鑒于消費信貸一般有金額小的特點，繁雜的手續、漫長的審批時間弱化了其優質服務的附加價值，足以讓消費者望而卻步。
種種事實表明，制約消費信貸的，除了人們的收入水平、支出預算、消費觀念外，最讓銀行放心不下的還是對個人貸款心里沒底，擔心發生新的信貸風險。從這個角度看，推廣消費信貸，必須盡快發展個人信用評估體系。
三、發展個人信用風險評估的研究思路
針對目前個人信用評估體系存在的問題和不足，結合項目風險管理中的風險分析提出如下研究思路。
風險分析就是查明項目活動在哪些方面，什么時候，哪些地方可能潛藏著風險。查明之后要對風險進行量化，確定各風險的大小以及輕重緩急順序，并在此基礎上提出為減少風險而供選擇的各種行動方案。
我國商業銀行個人信用風險評估技術的應用和發展需要一個過程，下文從風險分析的三個組成部分加以闡述：
1.風險識別是風險分析的第一步，其目的是減少項目的結構不確定性。風險識別首先要弄清項目的組成、各變量的性質和相互間的關系、項目與環境之間的關系等。在此基礎上利用系統的、有章可循的步驟和方法查明對項目可能形成風險的諸多事項。
通過設計好的個人信用評估模型，可以研究歸納出消費貸款的好客戶所具有的特征，依此特征判斷該客戶是否是銀行在消費貸款業務中應該爭取的對象，同時識別該客戶可能發生非正常還款的特征變量。非正常還款包括提前還款和逾期還款。
2.風險估計就是估計風險的性質、估算風險事件發生的概率及其后果的大小，以減少項目的計量不確定性。風險估計有主觀和客觀兩種。主觀的風險估計無歷史數據和資料可參照，靠的是人的經驗和判斷。客觀的風險估計以歷史和資料為依據。
個人信用評估模型的使用是一個涵蓋從接收申請到做出信貸決策全過程的自動識別系統。通常情況下，根據貸款申請人的相關特征變量計算信用風險，得出信用分數，從而獲得申請人總的風險的評估值評估模型可以讓商業銀行信貸人員對申請者的信用價值進行準確的判斷，從而有利于做出科學的信貸決策。在決策與確認的過程中，信用得分、管理政策和信貸人員的專業經驗是決定信貸與否的三大關鍵因素。
3.風險評價就是對各風險事件后果進行評價，并確定其嚴重程度順序。評價時還要確定對風險應該采取什么樣的應對措施。風險評價方法有定量和定性的兩種。進行風險評價時，還要提出防止、減少、轉移或消除風險損失的初步辦法，并將其列入風險管理階段要進一步考慮的各種方法之中。
個人信用評估模型投入使用之后，對其進行監控是達到經營目的、實現盈利的重要保障。同時，評估模型的監控能夠幫助商業銀行識別新申請者的特征變化，提高商業銀行風險控制和管理的能力，尋找和捕捉更多的市場機會。
從總體上看，評估模型的建立為消費信貸業務提供了風險評價的標準，但是模型需要得到正確充分的使用，模型的監控則可以隨時作出修改決策，從而使模型更加準確。在實踐中，風險識別、風險估計和風險評價絕非互補相關，常常互相重疊，需要反復交替進行。
未來發展個人信用風險評估的研究思路概括地說，先確立風險管理的目標，包括風險識別的完整性、可測和可控性、可操作性以及風險管理的拓展。同時針對每一個風險管理目標，要制定風險合理的實現措施，包括全面地引入風險管理理念；描述風險的數據進行數據庫管理并對銀行客戶分類；借鑒國外的經驗，建立審批專家模型；建立商業銀行關于數據建立和挖掘的案例等。
銀行經營和管理的對象本身就是風險，其風險管理的特性決定了銀行的經營活動始終與風險為伴，其經營過程就是管理和經營風險的過程。在業務發展與風險管理之間找到動態平衡點是商業銀行始終需要面臨的重要課題。只有建立一套科學的信用風險評估體系，銀行才能真正把握住國內日益壯大的消費信貸市場，贏得更廣闊的發展空間。
參考文獻:
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信用風險評估范文第4篇
【關鍵詞】支持向量機；信用風險；ν-SVR；BP神經網絡；貸款違約
1.引言
信用風險自古有之，是整個金融界所一直關注的熱點問題之一。隨著經濟一體化和金融全球化步伐的加快，商業銀行正處在一個更加復雜的金融環境當中。在這樣的背景下，商業銀行的風險逐漸由單一化演變為多元化，其經營管理中所面臨的風險也必然隨之增加。這些風險可以歸結為信用風險、操作風險、市場風險等。這其中，最為重要的風險就是信用風險。廣義的信用風險主要包括信貸風險和流動性風險等。信貸風險是指銀行承擔借款方可能違約而導致貸款無法收回的風險；而流動性風險是指銀行自有資金不足，從而可能無法滿足其存款人或其他債權人的資金索取而導致違約的風險，屬于銀行自身的信用風險。
基于《新巴塞爾資本協議》中提出的對資本充足率的要求，監管機構對于銀行自身信用風險的控制進一步得到強化，銀行管理者對于信用風險的防范意識也在逐步增強。改革開放以來，我國商業銀行信用風險的內部監管制度正逐步建立。然而，由于金融體系建立較晚，我國金融市場的完善程度相對于發達國家來說仍處于落后地位。
目前，國家加快了發展市場經濟的步伐，隨著總理在2011年4月份的國務院常務會議中提出深化金融體制改革以來，打破國有商業銀行壟斷、推進利率市場化已經擺上了歷史日程。利率市場化將逐步打破我國商業銀行在融資體系中的壟斷地位，使得商業銀行將面臨更大的競爭壓力，承受更多的信用風險。
因此，鑒于日益突出的商業銀行自身信用風險問題，建立一套有效合理的信用風險評價模型，對其進行科學評估已經成為信用風險管理的核心。然而，目前我國商業銀行信用風險管理現狀卻令人擔憂，表現在信用風險管理體系不健全、信用風險評估模型方法落后等。這就迫切需要為我國商業銀行信用風險分析研究提供思路，構建一套符合我國商業銀行客觀需要的信用風險評估指標體系，建立可以準確衡量信用風險的模型，以用來填補我國商業銀行在信用風險管理上的不足。
目前，國際上最具影響力的信用風險模型主要有KMV公司的KMV模型、J.P摩根公司的Credit Metrics模型以及麥肯錫公司的Credit Portfolio View模型。這些模型在國外的商業銀行中已經得到了廣泛應用，并且取得了較好的風險預測效果。然而，由于我國上市商業銀行樣本數量偏少以及反映信用狀況的相關有效數據缺失等原因，導致這些模型無法在我國商業銀行信用風險評估領域得到有效的應用[1]。
因此，針對我國上市商業銀行信用風險的以上特點，本文將嘗試引入支持向量機這種小樣本學習算法，通過對銀行關鍵信貸財務指標的研究，以期建立一套可以對我國商業銀行自身信用風險狀況進行評估的模型。模型以銀行總體的貸款違約率作為評估商業銀行信用風險狀況的指標，采用支持向量回歸機中較為前沿的分支模型 ，對樣本數據進行訓練，并與經典支持向量回歸機模型和BP神經網絡模型進行對比，研究各個模型在風險預測分析方面的表現。同時，對我國商業銀行未來的貸款違約率進行預測，以此作為評估其信用風險大小的標準，對所有銀行的風險進行排序。最后根據分析結果對銀行的信用風險管理提出意見和建議，以期對我國商業銀行風險管理提供參考。
2.研究內容及研究方法
2.1 研究內容
以商業銀行信貸風險度量及管理的基本理論為基礎[2]，本文將嘗試引入統計學習理論中的支持向量機模型，通過對銀行關鍵信貸財務指標進行研究，以期建立一套可以對我國商業銀行自身信用風險狀況進行評估的模型。同時，本文將對支持向量機不同的分支模型和其他的系統學習算法進行對比，檢驗不同模型在風險評估中的準確性以及對風險的可預測性，以此研究各個模型在風險預測分析方面的表現。得出在風險評估預測方面最優模型之后，本文利用訓練效果最好的模型，對我國商業銀行未來的貸款違約率進行預測，以此作為評估其信用風險大小的標準，對所有銀行的風險進行排序。最后根據分析結果對銀行的信用風險管理提出意見和建議，以期對我國商業銀行風險管理提供參考。
2.2 研究方法
結合《新巴塞爾協議》的內容和目前我國上市商業銀行的經營狀況，本文將對我國商業銀行的信用風險成因進行分析，選取與銀行自身信用風險狀況密切相關的關鍵信貸財務指標，以銀行整體的貸款違約率作為衡量信用風險的依據，構建一個可以用來分析信用風險的財務指標體系。采用正向化處理和主成分分析的方法對原始財務數據進行線性降維和特征提取的預處理，并將當年的財務數據與第二年的貸款違約率進行對應匹配的處理，以此作為模型的訓練樣本。
在對銀行財務數據進行預處理的基礎上，本文引入支持向量回歸機中較為前沿的分支模型、經典支持向量回歸機模型 以及同來源于學習算法的BP神經網絡模型對樣本數據進行訓練。同時，將三種模型分別采用遍歷搜索的方法進行優化訓練：對模型選取一個比較適用的Kernel核函數以及參數、和核函數中的參數；對于模型，選取一個比較適用的Kernel核函數以及參數、和核函數中的參數；而對于BP神經網絡模型，選取輸入層到隱含層以及隱含層到輸出層的節點轉移函數，并且挑選出適合的訓練函數和網絡學習函數，再用計算機篩選出最佳的隱含層節點的個數。
確定最優參數以及模型結構以后，本文采用已經分別最優化的三種訓練模型，將樣本輸入到模型中進行訓練，并對各個模型的訓練和預測效果進行對比分析，選取出其中訓練和預測精度最高的一種模型，以此來構建適合我國商業銀行自身信用風險評估的度量模型。
本文最后將采用構建出的商業銀行自身信用風險度量模型，結合所有中國上市商業銀行近期的財務數據，對其衡量信用風險的未來貸款違約率進行預測，以此作為評估其信用風險大小的標準，對所有銀行的風險進行排序。
本文的模型在訓練過程中采用計算機仿真的技術，主要運用Matlab、SPSS和EXCEL等建模和統計軟件對數據進行分析處理和訓練。
網絡學習過程包括信息正向的傳播和誤差的反向傳播兩個步驟，其模型結構如圖1所示：
圖1 BP神經網絡結構圖
由圖1所得，在信息正向的傳播過程中，樣本從輸入層輸入，經過隱含層，經過連接權值和閥值的作用得到輸出值，并與期望輸出值進行比較。若有誤差，則誤差沿著原路反向傳播，通過逐層修改權值和閥值。如此循環，直到輸出結果符合精度要求為止。
除了激發函數、訓練函數和學習規則外，BP神經網絡的訓練過程還需要設定隱含層神經元個數、學習度和最大訓練迭代次數三個參數。其中，隱含層神經元個數可以憑經驗決定，個數過少將影響網絡的學習能力，而過多的神經元個數將大幅增加網絡學習的時間；而參數學習度越小，將導致訓練次數越多，但學習率過大，將影響網絡結構的穩定性；最后，最大訓練迭代次數由前兩者共同決定，三者共同影響網絡學習的效率。為了將BP神經網絡達到最優的訓練效果，本文在實證研究中對各個參數進行遍歷搜索，以期篩選出可以互相配合、使得模型達到具有最佳訓練效率的一組參數。
3.實證分析
本部分引入支持向量機和BP神經網絡，建立商業銀行自身信用風險評估指標體系，以我國上市商業銀行的數據為樣本進行訓練，篩選出最優風險預測評估模型。
如表1所示，本文對商業銀行的13個關鍵信貸財務指標提取出6個主成分，分別為盈利能力、經營能力、資本結構、流動性、資本充足性和安全性。其中，表格右側一欄表示每個財務指標對于商業銀行信用風險的作用方向，“+”代表減少信用風險的指標，“-”代表增加信用風險的指標。
上文通過將樣本分別輸入模型、模型以及BP神經網絡（BPN）模型進行訓練，并分別對模型進行了優化設計。根據以上得出的三種最優化的訓練模型，再分別輸入我國商業銀行2007年、2008年和2009年三年的財務數據，模擬計算出2008年、2009年和2010年的貸款違約率，并與各銀行當年實際的貸款違約率進行比較，以此分析模型對訓練樣本的檢測結果。模型對商業銀行2008年的貸款違約率的檢測效果如表2和圖2所示：
分析表3至表4三年貸款違約率的檢驗效果，可以得出模型的訓練效果優于模型和BP神經網絡模型，即模型每年對貸款違約率的擬合效果較好，檢測精度較高。為了進一步驗證本文的結論，選取商業銀行實際貸款違約率和檢驗值之間的相關系數和均方誤差（Mean Squared Errors，MSE）對三個模型的檢測效果進行綜合評判，結果如表5所示：
表5 模型檢驗效果的評判結果
從表5可以看出，模型的訓練效果無論在相關系數和均方誤差MSE的檢驗上均優于另外兩種模型。因此，可以得出模型在商業銀行信用風險的訓練中具有最優的檢驗效果。
除了對模型的樣本檢驗效果分析外，本文再對最優化后的模型進行預測效果的評價。具體地，輸入2010年的財務指標，預測出2011年各商業銀行的貸款違約率，并與實際的貸款違約率進行比較，以此判斷模型的預測效果，結果如表6所示：
從上表7可以看出，模型的預測效果無論在相關系數和均方誤差MSE的檢驗上均優于另外兩種模型，并且預測出的貸款違約率與實際的貸款違約率之間的相關系數超過了0.95，具有比較精確的預測能力。因此，在對商業銀行信用風險評估中，模型具有更高的評測精度和較小的預測誤差，是一種更為科學合理的評估方法，可以為商業銀行的信用風險管理提供新的參考。
4.結論
支持向量機是一種基于小樣本學習理論的通用學習算法，具有嚴格的理論基礎，能較好地解決小樣本、非線性、高維數和局部極小點等實際問題。經過多年的發展，支持向量機已經衍生出多種改良形式和優化模型。其中，模型是一類具有較高預測精度的支持向量回歸機，在多個領域已經得到了廣泛的應用，取得了較好的預測效果。
針對于目前我國商業銀行信用風險管理體系的不足以及國內上市商業銀行的樣本數量偏少的情況，本文引入了模型來評估商業銀行自身的信用風險。利用主成分分析建立商業銀行信用風險評估指標體系，并構建基于模型的商業銀行信用風險評估模型。通過與模型和BP神經網絡模型訓練效果的比較，發現模型在商業銀行信用風險的訓練和預測中都具有更高的精度。
本文最后根據優化訓練完畢的模型對我國所有上市商業銀行未來的信用風險進行了預測，得到了我國商業銀行整體信用風險可能上升，并且國有銀行和股份制商業銀行都將面臨更大信用風險的結論。因此，根據以上的分析，模型為商業銀行的信用風險管理提供了更為有力的輔助工具，可以推廣到更多金融領域的風險評估當中。
盡管本文從模型的優化設計、訓練樣本的匹配選取以及銀行自身信用風險的度量角度三個方面對我國商業銀行信用風險的評估研究做了一些開創性的工作，取得一定的研究成果，但還存在需要進一步完善和深入研究的問題，這些問題主要是：
（1）本文所引入的模型的算法可以與交叉驗證和選塊、分解等方法配合使用，改進模型中對于參數優化設計的步驟和思想，以此可以改良原有模型的算法，進一步提高模型對商業銀行信用風險的預測精度；
（2）對于建立起的商業銀行信用風險評估指標體系，應該結合我國商業銀行實際面臨的信用風險結構以及資產配置狀況進行調整，并且可以根據不同類型的銀行分別采用不同的信用風險評估指標體系，以此針對不同銀行構建起更加合理的信用風險評估模型。
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信用風險評估范文第5篇
關鍵詞:高速 融資 租賃 評估 模式
一、前言
投融資模式的含義指以項目建設或相應組織結構背景和名義，其形式多樣，比較靈活，以預期收益為動力，其各種形式均要保證低風險運行，在建設特定項目目標時，可以通過投融資模式獲取大量資金用于項目生產運營。本論文以我國高速公路運輸設備的融資租賃方式為例，建立相應模型進行分析，運營的主體是融資租賃企業，采取多方參與的方式，如商業銀行，生產制造商、高速公路運輸公司等，資本的運營方針策略是對高速公路運輸設備進行投資，這樣可以使高速公路運輸行業的資本增加。
本文將融資租賃模式應用于分析我國高速公路運輸行業的運營上，融資租賃模式，其主要原因是結合融資租賃模式的研究和我國高速公路運輸行業面臨風險的研究，是一種比較特殊的債務融資方式。在整個高速公路運輸行業服務中，高速公路運輸商在其項目建設中，對其而言風險是能否獲得需要的資金購買某設備，其出租人、租賃公司能否使其在低成本下融資、投資與收益是否能平衡。對總體融資租賃模式進行相關分析可得出，融資租賃模式所有參與者的風險是相互關聯、相互影響的。因此對融資租賃模式中各個相關參與者之間的聯系及其面臨的各種相關風險進行研究和分析，對于使所有高速公路運輸行業參與者合理預測和回避風險有著較強的實際意義。
二、高速公路融資租賃信用風險評估
估計風險是指在對風險事件資料分析的基礎上，利用概率統計的方法對風險事件和不利事件發生的可能概率及導致損失做出定量的估算的過程，定量的測量風險事件。例如，美國的一種估計風險的方法―駱駝評級法碼主要研究的就是風險事件的大小問題”。在對研究項目進行風險估計和分類后，可以運用駱駝評級法碼計算風險事件的大小。相關的使用人員可以通過風險事件資料分析和估算加強對研究問題的理解及問題環境的了解，對風險進行全面有條理估計，從中可以獲得實現目標較好的途徑和方法，提高項目可性。因此，要合理預測各個計劃措施的后果，以便建立風險估計模型，通過模型的建立可以列出一切設想結果和各種計劃方案。風險估計是按照行動的這一機理建立的，它有條不紊地把可能的都羅來作為行動方案。因此無論任何情況都可以用風險估計模型進行評價，要分析和研究上述問題后，將建立起來的眾多風險估計模型組合在一起進行工作，才能計算出各每個風險估計模型所能預測的相應風險事件組合起來的整體效果和模式主體能接受的風險事件的整體效果。評價選擇測試模型研究的是事件各個過程中的的總風險及其之間的作用，另外就是事件的總體影響。事件總體風險是指在把單位風險事件量化處理，利用科學理論的方法，在計算和評估的基礎上進行相關計算來得出時間的整體綜合風險值。
三、高速公路融資租賃信用風險評估的可行性
一般來說,對于高速公路融資租賃模式經濟可行性分析和評價，有以下三種方式，其分別為:
(1)簡單的成本比較方法。簡單的成本比較方法是相對于其他方法來講相對比較簡單，它不會計算貨幣的時間價值，直接比較購買成本和租賃成本，因此該方法主要適合于周期相對較短的經營性租賃。本篇文章主要分析的是融資性租賃，該租賃方式的租賃期限比較長，不適合采用該方式進行比較。
(2)成本現值比較法。該方法就是把其他任何時期產生的成本折算為現有的價值進行比較。企業在進行方案分析時，如果遇到兩個或更多的項目的經濟效益相近時，可以采用這種方法進行比較分析。通常來講，經營性租賃可以采用成本現值比較法，但是針對融資租賃來講，成本現值比較方法和凈現值比較法都能夠采用。
(3)凈現值比較法。凈現值就是指項目遠期的資金流入量的現有價值與租賃項目遠期的資金流入量的現有價值之間的差額，也稱S2。
四、高速公路融資租賃信用模式
凈現值比較法是西方某經濟學者“經濟人”作為前提，提出基本假設 “經濟人假設”，經濟人假設也是本論文構建融資租賃模式的理論基礎和依據，經濟人假設內容是：人們目標是以自己利益最大，并且完全了解自己所處在環境和環境中各項信息和知識，對信息和知識的認知程度十分豐富并且及其透徹清晰。在交易中人們會逐筆地評價其風險和收益，以便采取相應的措施和手段，以便對自己更加有利，作為個人,無論其地位如何,本質是一樣的―追求個人收益最大化,滿足個人需要，經濟人假設的融資租賃模式運行過程及其分析為:第一，對于承租人(高速公路運營商)來講，申請貸款的方式是，憑借承租人預期的盈利做為擔保的條件和代價來進行，通過銀行對其生產特性和信用級別的評價，使其在相應的條件下風險降到最低，使租賃人愿意投資和貸款，以便其獲得最大的資產使用權限。第二，對投資的銀行來講，在保證未來收益穩定的前提下，在較低風險下獲得較高的收益;第三，在銀行的貸款利息小于投資人預期收益率 (r ＜ R)時，在高收益的引誘下，將自有資金進行投資，參與到融資租賃模式中去，以便獲的更多收益;第四，對生產商來講，其加入融資租賃模的模式是擴大其銷售，以此獲得更大利潤；第五，對融資租賃公司來講，其獲得更大利潤的方式是有效地運作其資金、合理管理融資租賃業務。綜上所述，本論文討論的融資租賃模式是高速公路而言是項有實用價值和經濟效用的模型。
五、結論
本文通過高速公路融資租賃風險的評估和模式的分析，提出風險評估的可行性判斷，不僅對于高速公路行業，對于融資租賃行業的風險評估都具有一定的指導意義。
參考文獻：
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